Человек из Нидерландов поделился необычным источником прибыли: потребление электричества. Потребляя электричество для своих нужд, он бесплатно заряжает электромобиль и заработал на этом $34. Такой путь заработка проделывают спецтарифы и субсидии для «зеленых» источников (солнечные панели, ветряные мельницы).

Солнечные панели и ветряные мельницы часто выдают кучу электричества в моменты, когда оно не нужно. В странах с рынком электричества резкий рост производства ветровой и солнечной энергии опускает цены на энергию из этих источников ниже нуля.

В Нидерландах цены на электричество не фиксируются и меняются в течение дня. Голландский продавец программного обеспечения Йерун Ван Дисен выбрал двух поставщиков электроэнергии, которые взимают с него оптовую цену на ежечасно меняющуюся электроэнергию.

Благодаря государственным субсидиям поставщики зеленой энергии не имеют стимулов прекращать поставки электричества в сеть, когда это не нужно. Это создает ситуацию, когда цена за киловатт-час может падать ниже нуля.

В результате этих странных колебаний, которые, как правило, случаются только во время сильного ветра или солнечного света, Ван Дизен говорит, что заработал около 34 долларов, заряжая свой электромобиль за последние пять месяцев, чего примерно достаточно, чтобы заплатить за услуги доступа к электросети.

«Я заряжаю машину бесплатно», — сказал он Wall Street Journal. «Для меня это как хобби и игра — как далеко я могу зайти?»

За последние несколько лет в континентальной Европе резко возросло количество случаев с ценой электричества ниже нуля. Это особенно актуально для стран с большим потенциалом производства возобновляемой энергии, таких как Нидерланды, Финляндия и Испания.

Как сообщает Financial Times, за первые восемь месяцев года цены на электроэнергию в Европе упали до минуса на рекордные 7841 часов.

Эксперты прогнозируют, что то же самое в скором времени может начать происходить в США. Однако негативных цен в этом регионе не стоит ждать, поскольку в нем отсутствует установление цен в реальном времени.

В будущем отрицательная стоимость электричества может исчезнуть в целом, если правительства начнут уменьшать субсидии «зеленого» электричества в результате роста популярности солнечных панелей на крышах домов.

Современный искусственный интеллект показал удивительное: не надо быть разумным, чтобы давать разумные ответы. Работа искусственного интеллекта (ИИ) в своей основе – это статистика. ИИ выбирает самые популярные слова и цифры, выбирая из массива информации, которую ему «кормили». Можно было бы ожидать, что чем больше массив данных, тем умнее будет искусственный интеллект. Но исследование показало обратное: увеличение искусственного интеллекта приводит к ухудшению ответов.

Разработчики искусственного интеллекта (LLM) пытаются повысить его мощность двумя основными способами: увеличение масштаба – придавая им больше обучающих данных и большую вычислительную мощность – и формирование или точную настройку их в ответ на обратную связь человека.

Хосе Эрнандес-Оралло из Политехнического университета Валенсии, Испания и его коллеги исследовали эффективность искусственного интеллекта при их расширении и формировании. Они рассмотрели серию чат-ботов GPT от OpenAI, модели искусственного интеллекта LLaMA от Meta и BLOOM, разработанную группой исследователей под названием BigScience.

Исследователи протестировали искусственный интеллект, поставив задачи пяти типов: арифметические задачи, решение анаграмм, географические вопросы, научные задачи и извлечение информации из неупорядоченных списков.

Они обнаружили, что увеличение масштабов и формирование могут помочь LLM лучше отвечать на сложные вопросы, например, разгадывать анаграмму. Но это не сопровождается усовершенствованием базовых вопросов, таких как «что вы получите, если добавить вместе 24427 и 7120».

В то время как эффективность ИИ по сложным вопросам улучшилась, вероятность того, что система искусственного интеллекта избежит ответа на любой вопрос, потому что она не сможет, уменьшилась. В результате повысилась вероятность неверного ответа.

Результаты подчеркивают опасность представления искусственного интеллекта как всезнающего, как это часто делают их создатели, говорит Эрнандес-Оралло, и во что некоторые пользователи слишком готовы поверить. «Мы чрезмерно полагаемся на эти системы», — говорит он. «Мы полагаемся на них и доверяем им больше, чем должны».

Это проблема, поскольку модели искусственного интеллекта не честно говорят об объеме своих знаний. «Частью того, что делает людей чрезвычайно умными, то, что иногда мы не осознаем, что мы не знаем чего-то, чего не знаем, но по сравнению с большими языковыми моделями мы достаточно хорошо это осознаем», — говорит Карисса Велиз. в Оксфордском университете. «Большие языковые модели не знают пределов своих знаний».